湘潭大学人工智能机器学习(课堂PPT)
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湘潭大学 人工智能课件 知识表示方法 part3
语义网络法
❖ 二元关系：二元语义网络表示
✓ 例如： 我椅子的颜色是咖啡色的； 椅子包套是皮革； 椅子是一种家具； 座位是椅子的一部分； 椅子的所有者是X X是个人
语义网络法
PERSON
ISA X
FURNITURE ISA
CHAIR ISA PART ISA
OWNER MY CHAIR COLOR COVERING
例如：用语义网络表示“书不在桌子上”
¬Located-on
书
桌子
语义网络法
❖ 连接词和量词的表示 ✓ 否定的表示： 一般语义关系的否定：可通过引进“非”节点来表 例如： 用语义网络表示 “小王没有给小林一本书”
小王
Giver
一本书 Gift
给
Receiver
小林
非
语义网络法
❖ 连接词和量词的表示
❖ 语义网络的简单例子
例如：用于一网络表示“鸵鸟是一种鸟”
是一种
鸵鸟
鸟
❖ 语义网络的表示能力
✓ 事实的表示：
颜色
雪
白
例如：“雪的颜色是白的”
✓ 规则的表示：
例如：“规则R：如果 A 则B” A
R
B
语义网络法
❖ 语义网络的基本语义关系
✓ （1）类属关系
类属关系体现的是“具体与抽象”的概念，通常指 具有共同属性的不同事物之间的实例关系、成员关 系或分类关系。
湘潭大学 人工智能课件 知识表示方法 part3
内容提要
第二章：知识表示与推理
一、知识表示方法 二、确定性推理
内容提要
第二章：知识表示与推理 一、知识表示方法
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法
人工智能机器学习ppt课件
人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。
2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的两大学派
✓ 机器学习：人工智能的重要分支 构造具有学习能力的智能系统 知识、推理、学习 手段：统计，逻辑，代数……
阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模
拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
✓ 根据归纳学习有无教师指导，可把它分为 示例学习：给学习者提供某一概念的一组正例和反 例，学习者归纳出一个总的概念描述（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：
✓ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
人工智能之机器学习介绍课件
3 机器学习实践
数据预处理
D
数据增强：通过生成新数据来增加训练集的多样性
C 数据分块：将数据划分为训练集、验证集和测试集
B 数据归一化：将不同特征值缩放到同一范围
A 数据清洗：去除重复、缺失、异常值等
模型选择与训练
模型选择：根据问题类型和数 据特点选择合适的模型
数据预处理：对数据进行清洗、 归一化等处理
2 机器学习算法
监督学习算法
1
线性回归：用于预测 连续值，如房价、股 票价格等
2
逻辑回归：用于分类问 题，如垃圾邮件识别、 情感分析等
3
支持向量机：用于分 类问题，如人脸识别、 文本分类等
4
决策树：用于分类和回 归问题，如客户流失预 测、疾病诊断等
5
随机森林：用于分类和 回归问题，如客户流失 预测、疾病诊断等
4 机器学习的未来
深度学习的发展
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
深度学习技术 在图像识别、 语音识别等领 域取得了显著 成果
深度学习技术 在自动驾驶、 医疗诊断等领 域具有广泛的 应用前景
深度学习技术 在自然语言处 理、推荐系统 等领域具有巨 大的潜力
深度学习技术 在科学研究、 工程应用等领 域具有广泛的 应用价值
机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和 强化学习等。
机器学习的应用领域包括语音识别、图像识别、 自然语言处理、推荐系统等。
机器学习的应用领域
01
语音识别：语音识别 系统，如语音输入法、 语音翻译等
02
图像识别：图像识别 系统，如图像分类、 目标检测等
03
自然语言处理：自然 语言处理系统，如机 器翻译、情感分析等
湘潭大学 人工智能课件 模糊系统 Part1
R V×W
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
人工智能机器学习课件
20世纪80年代，机器学习成为了一个独立的学科领域， 并出现了许多经典的机器学习算法，如决策树、支持 向量机、朴素贝叶斯等。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
人工智能 机器学习.ppt
7
Hypothesis Space
• Restrict learned functions a priori to a given hypothesis space, H, of functions h(x) that can be considered as definitions of c(x).
• What is the task?
– Classification – Problem solving / planning / control
2
Classification
• Assign object/event to one of a given finite set of categories.
• Simply memorizing training examples is a consistent hypothesis that does not generalize.
• Occam’s razor:
– Finding a simple hypothesis helps ensure generalization.
3
Problem Solving / Planning / Control
• Performing actions in an environment in order to achieve a goal.
– Solving calculus problems – Playing checkers, chess, or backgammon – Balancing a pole – Driving a car or a jeep – Flying a plane, helicopter, or rocket – Controlling an elevator – Controlling a character in a video game – Controlling a mobile robot
Hypothesis Space
• Restrict learned functions a priori to a given hypothesis space, H, of functions h(x) that can be considered as definitions of c(x).
• What is the task?
– Classification – Problem solving / planning / control
2
Classification
• Assign object/event to one of a given finite set of categories.
• Simply memorizing training examples is a consistent hypothesis that does not generalize.
• Occam’s razor:
– Finding a simple hypothesis helps ensure generalization.
3
Problem Solving / Planning / Control
• Performing actions in an environment in order to achieve a goal.
– Solving calculus problems – Playing checkers, chess, or backgammon – Balancing a pole – Driving a car or a jeep – Flying a plane, helicopter, or rocket – Controlling an elevator – Controlling a character in a video game – Controlling a mobile robot
湘潭大学 人工智能课件 确定性推理 part4
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(5) 如果节点n不是终止节点，但可扩展，则： ①扩展节点n，生成n的所有子节点；
②把这些子节点都放入OPEN表中，并为每一个子 节点设置指向父节点n的指针；
③计算这些子节点及其先辈节点的h值；
④转第(2)步。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
与/或树的搜索策略
与/或树的搜索策略
与/或树的一般搜索过程 与/或树的广度优先搜索 与/或树的深度优先搜索 与/或树的启发式搜索
博弈树的启发式搜索
α-β剪枝技术
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程实际上是一种利用搜 索过程所得到的启发性信息寻找最优解树的过 程。 算法的每一步都试图找到一个最有希望成为最 优解树的子树。 最优解树是指代价最小的那棵解树。 它涉及到解树的代价与希望树。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(4)如果节点n为终止节点，则： ①标记节点n为可解节点；
②在T上应用可解标记过程，对n的先辈节点中的所 有可解解节点进行标记；
③如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，则T就 是最优解树，成功退出； ④否则，从OPEN表中删去具有可解先辈的所有节点。 ⑤转第(2)步。
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(5) 如果节点n不是终止节点，但可扩展，则： ①扩展节点n，生成n的所有子节点；
②把这些子节点都放入OPEN表中，并为每一个子 节点设置指向父节点n的指针；
③计算这些子节点及其先辈节点的h值；
④转第(2)步。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
与/或树的搜索策略
与/或树的搜索策略
与/或树的一般搜索过程 与/或树的广度优先搜索 与/或树的深度优先搜索 与/或树的启发式搜索
博弈树的启发式搜索
α-β剪枝技术
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程实际上是一种利用搜 索过程所得到的启发性信息寻找最优解树的过 程。 算法的每一步都试图找到一个最有希望成为最 优解树的子树。 最优解树是指代价最小的那棵解树。 它涉及到解树的代价与希望树。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(4)如果节点n为终止节点，则： ①标记节点n为可解节点；
②在T上应用可解标记过程，对n的先辈节点中的所 有可解解节点进行标记；
③如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，则T就 是最优解树，成功退出； ④否则，从OPEN表中删去具有可解先辈的所有节点。 ⑤转第(2)步。
湘潭大学 人工智能课件 确定性推理 part2
传送时，总是选择其中代价最小的节点。也就是说， OPEN表中的节点在任一时刻都是按其代价从小到大排 序的。代价小的节点排在前面，代价大的节点排在后 面，而不管节点在代价树中处于什么位置上。 如果问题有解，代价树的广度优先搜索一定可以求得 解，并且求出的是最优解。
该算法应用的条件：该算法是针对代价树的算法。
为了采用该算法对图进行搜索，必须先将图转换为代 价树。
代价树的广度优先搜索
代价树的广度优先搜索算法流程：
• • • • (1) 把初始节点S放入OPEN表中，置S的代价g(S)=0； (2) 如果OPEN表为空，则问题无解 ，失败退出； (3) 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSED表，并记该节 点为n； (4) 考察节点n是否为目标。若是，则找到了问题的解，成功 退出； (5) 若节点n不可扩展，则转第(2)步；否则转第(6)步； (6)扩展节点n，为每一个子节点都配置指向父节点的指针， 计算各子节点的代价，并将各子节点放入OPEN表中。并根 据各子结点的代价对OPEN表中的全部结点按由小到大的顺 序排序。然后转第(2)步。
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
有界深度优先搜索
八数码难题：dm=4
有界深度优先搜索
有界深度优先搜索：
问题：如果问题有解，且其路径长度≤ dm ，则 上述搜索过程一定能求得解。但是，若解的路 径长度> dm,则上述搜索过程就得不到解。这说 明在有界深度优先搜索中，深度界限的选择是 很重要的。 要恰当地给出 dm的值是比较困难的。即使能求 出解，它也不一定是最优解。
该算法应用的条件：该算法是针对代价树的算法。
为了采用该算法对图进行搜索，必须先将图转换为代 价树。
代价树的广度优先搜索
代价树的广度优先搜索算法流程：
• • • • (1) 把初始节点S放入OPEN表中，置S的代价g(S)=0； (2) 如果OPEN表为空，则问题无解 ，失败退出； (3) 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSED表，并记该节 点为n； (4) 考察节点n是否为目标。若是，则找到了问题的解，成功 退出； (5) 若节点n不可扩展，则转第(2)步；否则转第(6)步； (6)扩展节点n，为每一个子节点都配置指向父节点的指针， 计算各子节点的代价，并将各子节点放入OPEN表中。并根 据各子结点的代价对OPEN表中的全部结点按由小到大的顺 序排序。然后转第(2)步。
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
有界深度优先搜索
八数码难题：dm=4
有界深度优先搜索
有界深度优先搜索：
问题：如果问题有解，且其路径长度≤ dm ，则 上述搜索过程一定能求得解。但是，若解的路 径长度> dm,则上述搜索过程就得不到解。这说 明在有界深度优先搜索中，深度界限的选择是 很重要的。 要恰当地给出 dm的值是比较困难的。即使能求 出解，它也不一定是最优解。
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✓ 示教学习：外界输入知识与内部知识的表达不完全一 致，系统在接受外部知识时需要推理、翻译和转化。
✓ 类比学习：需要发现当前任务与已知知识的相似之处， 通过类比给出完成当前任务的方案。
✓ 示例学习：需要从一组正例和反例中分析和总结出一 般性的规律，在新的任务中推广、验证、修改规律。
机器学习策略与基本结构
✓ 学习是一个有特定目的知识获取和能力增长过程，其 内在行为是获得知识、积累经验、发现规律等，其外 部表现是改进性能、适应环境、实现自我完善等。
✓ 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的 一门学科。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的任务 ✓根据有限样本集 Q ，推算这个世界 W 的模型， 使得其对这个世界为真。
概念聚类：按照一定的方式和准则分组，归纳概念 机器发现：从数据和事例中发现新知识
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。
2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的两大学派
✓ 机器学习：人工智能的重要分支 构造具有学习能力的智能系统 知识、推理、学习 手段：统计，逻辑，代数……
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
✓ 根据归纳学习有无教师指导，可把它分为 示例学习：给学习者提供某一概念的一组正例和反 例，学习者归纳出一个总的概念描述（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：
✓ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的定义
✓ 西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化， 这种变化使系统在重复同样工作或类似工作时，能够 做得更好。
✓ 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理 内部）有用的变化。
阿法狗走的是通用学习的道路。它的估值函数，
不是专家攻关捣哧出来的。它的作者只是搭了一个 基本的框架（一个多层的神经网络），除了围棋最 基本的规则外，没有任何先验知识。你可以把它想 象成一个新生儿的大脑，一张白纸。然后，直接用 人类高手对局的3000万个局面训练它，自动调节它 的神经网络参数，让它的行为和人类高手接近。这 样，阿法狗就具有了基本的棋感，看到一个局面大 致就能知道好还是不好。
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是应用归纳推理进行学习的一种方法。 ✓ 归纳学习的模式：
解释过程
实例空间
规划过程
规则空间
实验规划过程通过对实例空间的搜索完成实例选择，并将这些选中 拿到的活跃实例提交给解释过程。解释过程对实例加以适当转换，把活 跃实例变换为规则空间中的特定概念，以引导规则空间的搜索。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习策略与基本结构
❖ 机器学习的主要策略：按照学习中使用推理的多 少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种
✓ 机械学习：记忆学习方法，即把新的知识存储起来， 供需要时检索调用，而不需要计算和推理。
阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模
拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。类似的深度学习是Fra bibliotek近几年出现的，目
前，这项科技也有了一些应用，最简单的例 子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别 验证，已经引申出了更多具有实际意义的应 用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞， 某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚 至军事作战中，对方的视线中是否有坦克， 都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶， 其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、 路标等，这都是通过深度学习获得。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的三要素
✓ 一致性假设：假设世界W与样本集Q具有某种相同 性质机器学习的条件。
✓ 样本空间划分：将样本集放到一个n维空间，寻找 一个决策面(等价关系)，使得问题决定的不同对象 被划分在不相交的区域。
✓ 泛化能力：从有限样本集合中获得的规律是否对学 习集以外的数据仍然有效。泛化能力 决定模型对 世界的有效性。
❖ 学习系统的基本结构
环境
学习
知识库
执行
❖ 影响学习系统设计的要素
✓ 环境：环境向系统提供信息的水平（一般化程度）和 质量（正确性）
✓ 知识库：表达能力，易于推理，容易修改，知识表示 易于扩展。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第七章：机器 学习
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋 棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱， 从而获得了在盘面上如何落子的直觉。
✓ 类比学习：需要发现当前任务与已知知识的相似之处， 通过类比给出完成当前任务的方案。
✓ 示例学习：需要从一组正例和反例中分析和总结出一 般性的规律，在新的任务中推广、验证、修改规律。
机器学习策略与基本结构
✓ 学习是一个有特定目的知识获取和能力增长过程，其 内在行为是获得知识、积累经验、发现规律等，其外 部表现是改进性能、适应环境、实现自我完善等。
✓ 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的 一门学科。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的任务 ✓根据有限样本集 Q ，推算这个世界 W 的模型， 使得其对这个世界为真。
概念聚类：按照一定的方式和准则分组，归纳概念 机器发现：从数据和事例中发现新知识
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。
2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的两大学派
✓ 机器学习：人工智能的重要分支 构造具有学习能力的智能系统 知识、推理、学习 手段：统计，逻辑，代数……
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
✓ 根据归纳学习有无教师指导，可把它分为 示例学习：给学习者提供某一概念的一组正例和反 例，学习者归纳出一个总的概念描述（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：
✓ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的定义
✓ 西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化， 这种变化使系统在重复同样工作或类似工作时，能够 做得更好。
✓ 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理 内部）有用的变化。
阿法狗走的是通用学习的道路。它的估值函数，
不是专家攻关捣哧出来的。它的作者只是搭了一个 基本的框架（一个多层的神经网络），除了围棋最 基本的规则外，没有任何先验知识。你可以把它想 象成一个新生儿的大脑，一张白纸。然后，直接用 人类高手对局的3000万个局面训练它，自动调节它 的神经网络参数，让它的行为和人类高手接近。这 样，阿法狗就具有了基本的棋感，看到一个局面大 致就能知道好还是不好。
归纳学习
❖归纳学习（Induction Learning）
✓ 归纳学习是应用归纳推理进行学习的一种方法。 ✓ 归纳学习的模式：
解释过程
实例空间
规划过程
规则空间
实验规划过程通过对实例空间的搜索完成实例选择，并将这些选中 拿到的活跃实例提交给解释过程。解释过程对实例加以适当转换，把活 跃实例变换为规则空间中的特定概念，以引导规则空间的搜索。
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机器学习策略与基本结构
❖ 机器学习的主要策略：按照学习中使用推理的多 少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种
✓ 机械学习：记忆学习方法，即把新的知识存储起来， 供需要时检索调用，而不需要计算和推理。
阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模
拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。类似的深度学习是Fra bibliotek近几年出现的，目
前，这项科技也有了一些应用，最简单的例 子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别 验证，已经引申出了更多具有实际意义的应 用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞， 某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚 至军事作战中，对方的视线中是否有坦克， 都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶， 其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、 路标等，这都是通过深度学习获得。
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的三要素
✓ 一致性假设：假设世界W与样本集Q具有某种相同 性质机器学习的条件。
✓ 样本空间划分：将样本集放到一个n维空间，寻找 一个决策面(等价关系)，使得问题决定的不同对象 被划分在不相交的区域。
✓ 泛化能力：从有限样本集合中获得的规律是否对学 习集以外的数据仍然有效。泛化能力 决定模型对 世界的有效性。
❖ 学习系统的基本结构
环境
学习
知识库
执行
❖ 影响学习系统设计的要素
✓ 环境：环境向系统提供信息的水平（一般化程度）和 质量（正确性）
✓ 知识库：表达能力，易于推理，容易修改，知识表示 易于扩展。
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Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第七章：机器 学习
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
阿法狗通过神经网络学习所有高水平围棋 棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱， 从而获得了在盘面上如何落子的直觉。